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龍圖騰網恭喜太原科技大學申請的專利基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115455075B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211014856.5，技術領域涉及：G06F16/2458；該發明授權基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法是由荀亞玲;王林青;宋婷;史靜設計研發完成，并于2022-08-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法，屬于大數據挖掘技術領域；所要解決的技術問題為：提供基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法的改進；解決該技術問題采用的技術方案為：包括如下步驟：將原始數據集轉化為RDD并分到不同組中；每個組采用MS?Ecalt算法得到該組的頻繁部分周期模式集，將不同的挖掘結果合并得到增量結果incrementalResult（m,itemsets,ps,sup,weight,dr,apr）并通過PW?MinLSH計算各模式間的相關性，得到更新后的相關部分周期模式集RDD，通過所設定的閾值篩選出滿足要求的相關部分周期模式集，挖掘過程結束；本發明應用于工業時序數據挖掘。

本發明授權基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法在權利要求書中公布了：1.基于Spark平臺的工業時序數據相關性分析方法，其特征在于：包括如下步驟：S1：將原始數據集轉化為RDD并分到不同組中；S2：對不同的分組分別使用MS-Ecalt算法得到各組的頻繁部分周期模式集RDD；S3：將不同分組的頻繁部分周期模式集合并產生候選集信息RDD，得到原始數據集頻繁部分周期模式集RDD，再使用PW-MinLSH計算出各模式件的相關性以及各HashBucket的標簽并獲得各HashBucket內相關部分周期模式集，記為原結果；所述步驟S3具體步驟如下：S3.1：利用挖掘出頻繁部分周期模式的部分周期值即PS、支持度即sup、權重即weight、稠密率即dr和平均周期率即apr構建初始矩陣InputMatrix即IM，將IM進行t次隨即置換后得到的矩陣稱為SignatureMatrix即SM；S3.2：將SM水平分割成一些區塊，記為band，每個band包含了SM中的r行；S3.3：對于每個band，計算hash值并處理，使hash值成為事先設定好的HashBucket的tag，然后把每個band與HashBucket進行匹配；S3.4：計算兩個band所對應的模式映射到同一HashBucket中的概率，從而得到相關部分周期模式；S4：將新增數據集轉換為RDD并分到不同的組；S5：使用MS-Ecalt算法得到新增各組的頻繁部分周期模式集RDD并使用PW-MinLSH計算出各HashBucket的標簽并獲得各HashBucket內相關部分周期模式集，記為增量結果，通過HashBucket標簽，將原結果與增量結果按照增量更新策略合并，得到更新后的相關部分周期模式集RDD，通過所設定的閾值篩選出滿足要求的相關部分周期模式集，實現增量挖掘。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人太原科技大學，其通訊地址為：030000 山西省太原市萬柏林區瓦流路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。